为焊接机器人设计手臂位置控制系统-
焊接机器人机构的结构和功能
焊接机器人机构的结构和功能焊接机器人是一种可以代替人工进行焊接工作的自动化设备，它具备复杂的机构结构和多样的功能。
本文将从机构结构和功能两个方面进行介绍。
一、机构结构焊接机器人的机构结构通常包括机械臂、控制系统和焊接设备三个部分。
1. 机械臂机械臂是焊接机器人的核心部分，它一般由多个关节连接而成，类似于人的手臂。
机械臂的关节通常采用电机驱动，通过控制系统的指令进行运动控制。
机械臂的结构设计需要考虑到工作空间、负载能力、运动速度等因素，以满足不同焊接任务的需求。
2. 控制系统焊接机器人的控制系统负责对机械臂进行运动控制和焊接参数的调节。
控制系统通常由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括主控制器、传感器、执行器等，用于接收指令、检测环境和实时控制机械臂的运动。
软件部分则负责编程和算法的实现，以实现焊接路径规划、碰撞检测、力控制等功能。
3. 焊接设备焊接机器人的焊接设备用于完成具体的焊接任务。
常见的焊接设备包括焊枪、电源和焊接工作台等。
焊枪是焊接机器人的“手”，通过控制机械臂的运动，将焊接电极准确地放置在焊接点上，实现焊接操作。
电源则提供所需的电能和控制信号，保证焊接质量和效率。
焊接工作台则提供良好的工作环境，保证焊接过程的稳定性和安全性。
二、功能特点焊接机器人具备多样的功能，主要包括以下几个方面：1. 精准定位焊接机器人通过高精度的运动控制和编程算法，能够实现焊接路径的精确规划和定位。
它可以根据工件的形状和要求，灵活地调整焊接角度和位置，保证焊接过程的准确性和一致性。
2. 路径规划焊接机器人能够根据焊接路径的要求，自动规划最优的运动路径。
它可以考虑到工作空间的限制、焊接速度的要求和焊接质量的保证等因素，以最短的时间和最佳的效果完成焊接任务。
3. 碰撞检测为了保证焊接过程的安全性和稳定性，焊接机器人通常配备碰撞检测功能。
它能够通过传感器实时检测周围环境，避免与工件或其它物体发生碰撞，并及时做出调整，保证焊接过程的连续性和稳定性。
机械臂控制系统设计
机械臂控制系统设计工业机械臂是近代自动控制领域中一项新的技术，发展由于积极的作用被人们重视，机械臂是机器人的重要组成部分，机械臂主标签：机械臂；控制；系统；设计一、设计选型分析1.关节结构的设计分析机械臂按照运动形式可以分为直角坐标型、圆柱坐标型、关节型、极坐标型，直角坐标型的臂部由三个相互正交的移动副组成，带动腕部分别沿着X、Y、Z 三个坐标轴的方向作直线移动，而且结构十分的简单，运动位置精确度很高，但是占得空间很大，工作范围很小，圆柱坐标型的臂部由一个转动副和两个移动副组成，占的空间很小，工作范围大，可以在狭窄空间内绕过各种障碍物，二极坐标型的臂部是由两个转动副和一个移动副组成，产生沿手臂轴X的直线移动，绕基座轴Y的转动和绕关节轴Z的摆动，手臂可作绕Z轴的俯仰运动，并且抓住地面的物体，采用关节型的基础上，局部结合三种进行设计。
对于臂部的设计应该满足承载能力足、刚度高、导向性能好、定位精度高、重量轻、转动惯量小、与腕部和机身的连接部位设计合理。
由于手臂是支承手腕的部件，设计时应该考虑抓取物体的重量或者是携带工具的重量，还有就是考虑运动时的动载荷及转动惯性，为了可以有效的防止臂部在运动的时候产生变形，手臂的截面形状应进行合理的选择，对于工字型截面的弯曲刚度会比圆截面大，空心管的弯曲刚度和扭转刚度比实心轴大，为了可以有效的防止手臂直线运动的时候，沿着运动轴线发生相对转动，应该设置导向装置，还可以采用一些缓冲措施，为了提高其运动的速度，可以减少臂部运动部分的重量，减少手臂对回转轴的转动惯量，还有就是臂部安装的形式和位置关系到其强度、刚度和承载能力，直接影响其外观。
2.驱动控制系统的设计分析对于驱动控制系统可以分为开环控制和闭环控制，为了可以实现实时控制和精确定位等要求，使用带有反馈的闭环控制系统，也叫做伺服系统，伺服系统可以分为液压伺服系统和电动伺服系统，所以应该考虑到机械臂的重量、体积、使用方便，应该使用精度高、信号处理灵活、结构紧凑、质量小的电动伺服系统，实现同步型交流伺服电机。
焊接机器人控制系统设计与优化
焊接机器人控制系统设计与优化随着工业 4.0和人工智能的发展，焊接机器人在工业领域中的应用越来越广泛，其效率和精度也越来越高。
而焊接机器人的控制系统则是实现这一目标的关键，因此，设计和优化焊接机器人控制系统是非常关键的。
本文将介绍焊接机器人控制系统的设计和优化的相关知识，以帮助读者更好地理解和应用。
一、焊接机器人控制系统的构成焊接机器人控制系统主要包括机器人本体、控制器、传感器和软件等组成部分。
其中，机器人本体是实现焊接操作的主要部件，控制器则是控制机器人进行操作的重要组成部分，如何协调机器人本体和控制器之间的工作才能更好地实现焊接机器人的控制。
传感器则可以实现对机器人本体进行位置和状态的感知，从而实现更加精确的控制。
软件则提供了焊接机器人控制所需的算法和界面等。
二、焊接机器人控制系统的设计在设计焊接机器人控制系统时，需要考虑以下几个方面：1. 机器人的机械结构机器人的机械结构决定了它的自由度和操作范围。
因此，在设计控制系统时应该考虑机器人的结构参数，包括关节数目、极限范围等。
这样可以避免机器人出现运动受限的情况。
2. 控制器的选择控制器是焊接机器人控制系统中最重要的部分，它可以决定机器人的精度和可靠性。
因此，在选择控制器时应该考虑控制器的功能和性能，包括数字和模拟信号输入/输出、实时性、网络通讯等。
3. 开发算法开发控制算法是实现焊接机器人控制的核心。
这些算法包括焊接轨迹规划算法、动力学建模和控制算法。
在开发这些算法时，应该考虑机器人的结构和操作要求，并确定相应的参数。
4. 界面设计界面设计是指用户与机器人控制系统的交互方式。
它可以为用户提供操作和监测机器人的界面，帮助用户更好地控制机器人。
因此，在界面设计时应该考虑用户的需求，并制定相应的设计方案。
三、焊接机器人控制系统的优化1. 算法优化算法优化是指通过改进或优化算法来提高焊接机器人的控制精度和表现。
例如，可以通过改进轨迹规划算法来减少轨迹误差，从而提高焊接质量。
智能机器人手臂控制系统
智能机器人手臂控制系统智能机器人手臂控制系统是一种能够实现丰富功能的机器人系统。
它可以被用于完成各种各样的任务，如工业生产、医疗照顾、军事行动等领域。
该系统主要包括机器人手臂、传感器以及控制软件等组成部分。
机器人手臂是核心部分，它负责控制机器人的动作和姿态。
传感器则用来检测环境和机器人周围的物体，以支持机器人的决策和运动。
控制软件则是最为关键的部分，它用于处理机器人的输入和输出信息，并控制机器人按照指定的轨迹进行动作。
智能机器人手臂控制系统的应用非常广泛。
在工业生产领域中，机器人手臂可以被用于装配、焊接、喷涂、包装等。
它们可以在不需要人类操作的情况下，自动完成这些重复性简单的工作，从而提高了生产效率。
在医疗照顾领域，在机器人手臂的帮助下，病人可以得到更加精确和温柔的治疗和手术。
而在军事行动中，机器人手臂可以被用于拆弹、侦察等任务，从而避免士兵冒险。
为了提高机器人手臂的效率和智能化水平，研究人员一直在不断探索如何改进智能机器人手臂控制系统的技术。
一种智能化手臂控制系统需要包括以下几个部分：1. 控制器：机器人手臂控制器是连接机械手臂和计算机的关键件。
它通过电动机控制机械臂的旋转，以便机器人手臂完成工作。
同时，控制器可以将机器人手臂的传感器数据反馈给计算机，以便计算机根据反馈数据进行分析和判断，以完成机器人手臂的控制。
2. 传感器：智能机器人手臂上的传感器在不同的应用场景中有不同的形式。
例如，生产线上的机器人手臂需要精确的测量和定位技术来完成装配和组装任务。
而在医疗照顾中，机器人手臂需要配备高精度成像设备以进行手术和治疗。
传感器数据可以在计算机控制下，实时反馈给机器人手臂以便它能快速地判断和决策。
3. 软件：机器人手臂的软件包括应用程序、控制程序和算法。
应用程序集成了机器人手臂所涉及的不同组件，例如传感器，以及机器人手臂所执行的任务。
控制程序则实现了与控制器之间的通信。
算法可以使机器人手臂更加智能，包括学习算法和智能规划算法。
PLC机械手臂毕业设计
PLC机械手臂运动 控制实现
运动学方程：描述机械手臂的运动规律 运动学参数：包括位置、速度、加速度等 运动学控制：通过PLC控制机械手臂的运动 运动学仿真：验证运动学控制的准确性和稳定性
运动轨迹：直线、圆弧、螺旋线等
运动时间：设定运动时间，控制运 动节奏
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
运动速度：恒定速度、变速度、加 速度等
网络设备：路 由器、交换机、 网关等网络设 备，实现网络 连接和数据传
输
网络安全：采 用加密、认证、 访问控制等技 术，确保网络 通信和数据传
输的安全性
网络化控制软 件：开发网络 化控制软件， 实现PLC机械 手臂的远程控
制和监控
数据传输方式： 有线传输和无
线传输
通信协议： Modbus、 Profibus、CAN
输入信号：接收来自传感器、按钮等设备的信号 程序执行：根据输入信号执行预先编写的程序 输出信号：将执行结果输出到执行机构，如电机、电磁阀等 反馈控制：根据执行结果进行反馈控制，实现闭环控制
工业自动化：用于生产线上的物料 搬运、装配、检测等
医疗自动化：用于手术、康复等医 疗领域的自动化操作
添加标题
传感器类型： 光电、超声波、
压力等
数据处理：信 号采集、滤波、 放大、转换等
反馈控制：根 据传感器数据 调整机械手臂
动作
安全防护：检 测异常情况， 如过载、碰撞 等，并采取相
应措施
传感器性能测 试：测试传感 器的精度、响 应速度、稳定 性等性能指标
安全防护性能测 试：测试机械手 臂的安全防护功 能，如紧急停止、 安全门、安全光
扩展模块：根据机械手臂的功能需求选择合适的扩展模块，如模拟量输入输出模块、高速计数模块等
机器人手臂控制系统的设计与实现
机器人手臂控制系统的设计与实现机器人技术是现代科技的重要组成部分，而机器人手臂则是机器人中非常重要的一个构成部分。
机器人手臂可以像人类手臂一样进行各种各样的操作，并且还具有很高的精度和精确性。
因此，机器人手臂在现代工业中得到了广泛的应用。
为了能够更好地控制机器人手臂，今天我们将探讨机器人手臂控制系统的设计与实现。
1、机器人手臂控制系统的概述在设计机器人手臂控制系统时，首先需要了解机器人手臂的结构和控制方式。
机器人手臂通常由多个关节组成，每个关节都可以以某种方式旋转，使得手臂能够在三维空间中移动和定位。
机器人手臂的控制方式通常有三种，分别是手动控制、自动控制和半自动控制。
手动控制是由人类直接操纵机器人手臂，比如通过操纵杆或者手柄来控制机器人手臂的运动。
自动控制则是由计算机程序控制机器人手臂运动，而半自动控制则是手动和自动控制的混合体。
机器人手臂控制系统通常由硬件和软件两个部分组成。
硬件包括机器人手臂本身以及与之配套的传感器、执行器、控制器等，而软件则包括控制程序和运动规划算法等。
机器人手臂控制系统的主要任务是将人类的指令转化为机器人手臂的运动，并在运动过程中实时地进行监控和调整。
2、机器人手臂控制系统设计与实现的关键技术机器人手臂控制系统的设计与实现需要掌握多种技术，包括机电一体化技术、运动控制技术、传感技术、控制算法等。
其中，运动控制技术是机器人手臂控制系统设计中最关键的技术之一。
运动控制技术的主要任务是控制机器人手臂的各个关节进行旋转，使得机器人手臂能够向任意方向移动和定位。
传统的运动控制技术通常采用PID控制器，但是这种控制器容易受到噪声和干扰的影响，导致控制精度不够，因此需要采用更为先进的控制算法来提高控制精度。
另外，机器人手臂控制系统中，传感技术也是不可或缺的一部分。
传感器可以采集到机器人手臂的运动状态，比如位置、速度、加速度等信息，并通过数据处理和计算机算法得出最终的控制信号。
为了提高机器人手臂的控制精度，传感器的精度需要达到一定的水平。
机械手臂控制系统的设计与实现
机械手臂控制系统的设计与实现一、前言机械手臂是一种智能化设备，是工业自动化生产线上不可或缺的一个部分。
而机械手臂控制系统是驱动机械手臂动作的核心部件，直接影响到机械手臂的性能与效率。
本文将详细介绍机械手臂控制系统的设计与实现，希望能为机械手臂的应用提供帮助。
二、机械手臂控制系统的组成机械手臂控制系统是由硬件和软件两部分组成的。
硬件包括电机、减速器、编码器、驱动器、控制器及各种传感器等组件，而软件则包括控制算法、运动规划和路径规划等。
1. 电机机械手臂控制系统的电机一般采用有刷直流电机或步进电机。
有刷直流电机具有直接控制、精度高、响应速度快等特点，但也存在发热量大、噪音大等缺点。
而步进电机则具有定位精度高、运动平稳、控制方便等优点，但缺点是在高速运动时步进电机易出现漏步失控的情况。
2. 减速器机械手臂电机的转速较高，为使机械手臂运动安全且平稳，一般采用减速器进行减速。
减速器的种类主要有行星减速器、摆线针轮减速器、螺旋伞齿轮减速器等，其可根据机械手臂的转速、扭矩和减速比等要求进行选择。
3. 编码器编码器是用于检测电机旋转角度的一种传感器。
按工作原理分为绝对式编码器和增量式编码器。
绝对式编码器是通过一定的编码方式在电机旋转过程中输出电码，电码与电机位置一一对应，具有高分辨率、不需要回原点操作等优点。
增量式编码器则是在电机旋转过程中输出脉冲信号，通过计算脉冲数可以推算出电机的位移，具有成本低、测量范围大等优点。
4. 驱动器驱动器是电机控制的核心部件，可以实现对电机的速度、加速度、方向等数据的精准控制。
常见的驱动器有BLDC驱动器、步进电机驱动器、直流电机驱动器等。
5. 控制器机械手臂控制器是整个系统的大脑，常见的控制器有单片机、PLC、FPGA等。
单片机控制器具有成本低、易于开发等优点，但不能进行高速、高精度的运动规划；PLC控制器适用于工业自动化生产线上，稳定性和可靠性较高，但成本较高；FPGA控制器可以进行高速、高精度的运动规划，但成本较高且开发难度较大。
焊接机器人控制系统
焊接机器人运动控制系统作为焊接机器人的用户，为正确选择、合理使用并做到能常规维护焊接机器人，必须对焊接机器人的运动控制系统有一定层次的了解。
1.对机器人运动控制系统的一般要求机器人控制系统是机器人的重要组成部分，主要用于对机器人运动的控制，以完成特定的工作任务，其基本功能如下：1.1 记忆功能：存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度和与生产工艺有关的信息。
1.2 示教功能：离线编程、在线示教、间接示教。
在线示教包括示教盒和导引示教两种。
1.3 与外围设备联系功能：输入和输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。
1.4 坐标设置功能：有关节坐标系、绝对坐标系、工具坐标系和用户自定义四种坐标系。
1.5 人机接口：示教盒、操作面板、显示屏。
1.6 传感器接口：位置检测、视觉、触觉、力觉等。
1.7 位置伺服功能：机器人多轴联动、运动控制、速度和加速度控制、动态补偿等。
1.8 故障诊断安全保护功能：运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护和故障自诊断。
2 焊接机器人运动控制系统（硬件）的组成焊接机器人运动控制系统中的硬件（图4）一般包括：2.1 控制计算机。
控制系统的调度指挥机构。
一般为微型机，其微处理器有32位、64位等，如奔腾系列CPU以及其他类型CPU；2.2 示教盒。
示教焊接机器人的工作轨迹和参数设定，以及所有人机交互操作。
示教盒拥有自己独立的CPU以及存储单元，与主计算机之间以串行通信方式实现人机信息交互； 2.3 操作面板。
由各种操作按键、状态指示灯构成，只完成基本功能操作；2.4 硬盘和软盘存储器。
存储焊接机器人工作程序以及各种焊接工艺参数数据库的外围存储器；2.5 数字和模拟量输入输出。
各种状态和控制命令的输入或输出。
2.6 打印机接口。
记录需要输出的各种信息。
2.7 传感器接口。
用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制，一般为力觉、触觉和视觉传感器。
对一般的点焊或弧焊机器人来说，控制系统中并不设置力觉、触觉和视觉传感器。
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班级：和尚班 学号：学号你知道了也没用 姓名： Box~
【摘要】
机器人手臂系统控制的参数需要仔细选择， 使其峰值时间和超调量满足要求。 而当系统的传递函数并非简单的一阶或二阶系统时，不能直接使用 《自动控制原 理》中的结论，给出各个参数与性能指标的关系。故先在满足稳定性的条件下， 使用 Matlab 程序进行对各个参数的不同取值仿真，得到符合条件的 K 和 n 的范
K 0.2361n 0.0467 较为精确的取值范围应当为： 。 K 0.1292n 1.5003
图三：n =15的时序仿真
1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
w= 30
k=0.15w k=0.18w k=0.21w k=0.24w
图六：n =60的时序仿真
1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
w= 75
k=0.15w k=0.18w k=0.21w k=0.24w
K 0.15n 和 K 0.24n ， 即两条直线分别为： 最小值要求是 n 不能小于 18。
此时的区域已经满足要求。
4，参数优选
上述范围内的所有 K , n 值已经满足基本条件，但是系统的实际情况仍然不 知，如系统的震荡情况平稳性，响应过程的速率。希望能得到一个在满足题目基 本要求上，同时平稳性较好，且系统响应较快的过程。 故再次仿真，希望从上述的可行范围内找出较优的参数选取。 0.18n， 0.21n， 0.24n 进行时序仿真。 分别取 n =15,30,45,60,75 ， K 0.15n，
图一：机器人手臂控制系统结构图
2，问题分析和预处理
由结构图，得到开环传递函数为： K n 2 G( s) 2 s s 2n s n 2 闭环单位反馈的闭环传递函数为： G( s) Kn 2 GB ( s) 3 1 G( s) s 2n s 2 n 2 s Kn 2 代入 0.2
GB ( s) Kn 2 s 3 0.4n s 2 n 2 s Kn 2
系统的特征方程为：
s3 0.4n s 2 n 2 s Kn 2 0
为确保系统的稳定性，列写劳斯阵列表：
s3 s2
s
1
0.4n
0.4n 3 Kn 2 0.4n
n 2
Kn 2
Matlab代码一
得到的散点分布图如下：
符合条件的Wn，k值 40 35 30 25 20 15 10 5 0
K
0
10
20
30
40
50 Wn
60
70
80
90
100
图二：满足系统要求的K , n分布散点图
观察散点图可以发现， K , n 分布在两条直线之间，且并非从零点开始。说 明系统对这两个参数有最小值的要求。回到 Matlab 中查看数据，满足系统要求 的区域大致如下： K 0.24 0.15 n 18 n
程序代码如下：
clear,clc for j=1:5 w=j*15; k=0.15*w; num=[k*w*w]; den=[1 0.4*w w*w k*w*w]; t=[0:0.01:3.5]; [c1,x,t]=step(num,den,t); figure(j) %绘制第j个图 axis([0 1.5 0 1.5]) %设定图片范围 set(gca,'xtick',[0:0.1:3.5],'ytick',[0:0.1:1.5]); grid on; %生成网格 text(0.71,1.33,'w='); text(0.77,1.33,num2str(w,'%d')); hold on k=0.18*w; num=[k*w*w]; den=[1 0.4*w w*w k*w*w]; [c2,x,t]=step(num,den,t); k=0.21*w; num=[k*w*w]; den=[1 0.4*w w*w k*w*w]; [c3,x,t]=step(num,den,t); k=0.24*w; num=[k*w*w]; den=[1 0.4*w w*w k*w*w]; [c4,x,t]=step(num,den,t); plot(t,c1,t,c2,t,c3,t,c4) legend('k=0.15w','k=0.18w','k=0.21w','k=0.24w') end %对w取5个不同值
由仅有的条件， 只能得到 K , n 之间的比例关系， 无法知道具体的数值大小， 故 在 仿 真 时 ， 取 n 0 . 5 , 1 , 1 . 5 , 2 , . . . ,， 分 别 99 ,1 0对 0 应 每 一 个 n 取 K. 5
0.005n ,0.01n ,0.015n ,...0.395n ,0.4n 。 假设，如果 0 到 100s 的最大值是在 1s 之前，则认为这个最大值就是系统所 有时间的最大值。 峰值时间 t p 1 设定时间范围为 0~100s， 取出满足 的所有 K 和 n ， 最大超调量 p % 5% 存入向量，绘制散点图。
程序代码如下：
clear,clc m=0; for i=1:200 %从0.5, 1, 1.5到100试探w w=0.5*i; for j=1:80 %从0.005w,0.01w,0.015w到0.4w试探k k=0.01*j*w; num=[k*w*w]; den=[1 0.4*w w*w k*w*w]; t=[0:0.01:100]; %设定时间范围为1~100s [c,x,t]=step(num,den,t); ma=max(c); tp=find(c==ma); %找出10s内的峰值时间 if (tp<100) if(1<ma<1.05) %筛选符合条件的k，w值 m=m+1; ck(m)=k; %符合条件的k，w值分别存入数组ck,cw cw(m)=w; end end end end plot(cw,ck,'.'); axis([0 100 0 40]) %绘制满足条件的k，w散点分布图
Matlab代码二
时序仿真结果如下图：
1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
w= 15
k=0.15w k=0.18w k=0.21w k=0.24w
Matlab代码三 注*：此代码中变量 cw，ck 沿用 Matlab 代码一中取值 得到的边界散点图和拟合的直线如下图：
40 35 30 25 20 15 10 5 0
K
0
10
2030Biblioteka 4050Wn
60
70
80
90
100
图八：对于可行范围的边界提取和拟合
K 0.24 0.15 n 综上，系统对于 K与n 的可行范围在对肉眼观察结果： 有了修正。 18 n
图四：n =30的时序仿真
1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
w= 45
k=0.15w k=0.18w k=0.21w k=0.24w
5 进一步编程分析
上文中可行范围的确定，仅仅是从图片的观察得到的，这里使用 Matlab 软件找到图二 中点的边界，再进行拟合，可以得到较为精确的范围。 得到的两条线性方程分别为：
K 0.2361n 0.0467 K 0.1292n 1.5003
边界提取和曲线拟合的程序代码：
图五：n =45的时序仿真
1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
w= 60
k=0.15w k=0.18w k=0.21w k=0.24w
0.0467 ， K 0.1292n 1.5003 时系统能满 围。根据仿真结果，当 K 0.2361 n
足题目要求。即 K 和 n 的取值夹在两条直线之间。综合震荡情况和响应速度等 其他方面考虑，选取 n =45 ， K 9 为较合适但不唯一的值。
1， 问题重述
为焊接机器人设计手臂位置控制系统时，需要仔细选择系统参数。机械臂控 制系统的结构如图一所示，其中 0.2 。试确定 K 和 n 的取值，使得系统单位 阶跃相应的峰值时间不超过 1s ， 且超调量小于 5%， （提示： 先考虑 0.1 K / n 0.3 ）
0
s0
Kn 2
表一：劳斯判定矩阵
0
若要使系统稳定，其充要条件是劳斯矩阵的第一列均为正数，即：
0.4n 0 0.4n 3 Kn 2 0 0.4 n K 2 0 n
所以：
K 0.4 0 n K , 0 n
3，仿真设计
j=1; for i=18:100 a=find(cw*==i); amax=max(ck*(a)); ccw(j)=i; cckmax(j)=amax; amin=min(ck(a)); cckmin(j)=amin; j=j+1; end a=polyfit(ccw,cckmax,1); b=polyfit(ccw,cckmin,1); xi=0:0.001:100; yi1=polyval(a,xi); yi2=polyval(b,xi); plot(ccw,cckmax,'.r',ccw,cckmin,'.r',xi,yi1,'b',xi,yi2,'b'); %画出上下界散点图，和拟合后的直线 axis([0 100 0 40]) %线性拟合上下界 %找出下界 %找出上界